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新变革提供了有力的技术支撑。
在气候变化和人类活动叠加影响的变化环境下，传统水库调度运行策略的性能难以满足决策者的
需求。为此，水库管理者需开展一系列适应性举措来应对变化环境。例如：２０２０年 ７月，《三峡（正常
运行期）—葛洲坝水利枢纽梯级调度规程》 （ ２０１９年修订版）正式获批，取代了原有的 ２０１５年版调度
规程。并且，随着气候变化日益加剧、流域高质量发展战略稳步推进、新型电力系统一体化建设不断
加快、国家水网整体布局日渐完善等，大部分水库的功能、需求等调度运行环境将会进一步发生变
化，变化环境下水库适应性调度问题是不可忽视的。水库实时和短期调度涉及的时间分辨率为小时或
日，涉及和时间周期通常不超过 １周或 １个月、至多为 １年。本文所关注的变化环境考虑了气候变化
和人类活动双重影响，时间周期一般在数十年以上。为了充分考虑气候变化的显著影响、避免下垫面
条件实时变化难以精准刻画的问题，本文关于变化环境下水库适应性调度问题主要是指变化环境下水
库中长期调度规则再编。
本文将重点综述近年来国内外水库适应性调度研究进展，并探讨未来相关的研究热点问题，从而
加强对水库适应性调度的系统化理解与思考，为今后开展广泛而深入的相关研究提供指导与借鉴。

２ 变化环境下水库入库径流预测

水库入库径流对水库调度的影响是最直接的，也是最重要的。变化环境下入库径流预测是开展水
库适应性调度研究的基础前提。梳理与总结现有研究可以发现，根据调整对象的不同，变化环境下入
库径流预测方法可分为：基于径流重构的预测方式和基于陆气耦合关系的预测方式。
２．１ 基于径流重构的预测方式 基于径流重构的预测方式，以径流作为直接调整的对象，该方法分
为：统计特征因子调整法和历史入库径流序列外延法。统计特征因子调整法是在历史入库径流特征分
析结果的基础上，人为假定未来径流的相对变化幅度。这一方法实际上着重考虑了变化环境对入库径
流统计特征参数（均值、变异系数等）的影响，简单易懂，利于应用，情景类型全面，可避免来自水文
或气象模型的不确定性影响，但变化范围的合理性解释不足。相关研究案例有：Ｎａｚｅｍｉ等 ［１１］ 将传统
重抽样方法和简单 ｄｅｌｔａ法相结合，通过在局部尺度上生成扰动序列集合，生成一系列反映变化环境
下的径流响应，以加拿大阿尔伯塔省南部的水资源系统作为实例验证；Ｆｅｎｇ等 ［１２］ 提出了简单调整法
和随机重构法来实现变化环境下径流预测，并以此分析了三峡水库调度规则参数对径流统计参数变化
的敏感性；Ｊｅｕｌａｎｄ等 ［１３］ 通过 ｄｅｌｔａ法直接改变年径流量来形成多种气候变化情景，进而讨论了如何将
实物期权与稳健性决策相结合来实施变化环境下的水资源规划与管理。
历史入库径流序列外延法主要是根据历史实测入库径流资料本身所体现的多时段相关性，借助滑
动平均法、小波分析等统计分析技术进行径流预测。这一方法保持了历史实测信息的内在统计特征，
但所提供的入库径流预测结果较为单一，无法表征变化环境所具有的不确定性本质。相关研究案例
有：Ｚｈａｎｇ等 ［１４］ 通过滑动平均法构建了三峡水库洪峰与洪量的变化情景，基于风险价值理论研究了非
一致性条件下的汛期运行水位控制问题；Ｔａｎ等 ［１５］ 将集成经验模式分解方法和人工神经网络相耦合，
考虑径流多时段的相关性影响，提出了适用于汛期的自适应中长期径流预估模型；Ｄａｒｉａｎｅ等 ［１６］ 基于
径流多时段的相关性，利用耦合进化神经网络的混合熵模型进行中长期径流预测。
２．２ 基于陆气耦合关系的预测方式 基于陆气耦合关系的预测方式，以驱动径流形成的降水与气温两
大气象要素为调整对象，间接预测径流变化。与上述基于径流重构的预测方式相比，这种预测方式侧
重描述在降水变化与气温变化共同作用下的径流改变，通常遵循径流形成的物理机理，但所获取的径
流预测结果大多容易受到来自全球气候模式（ ＧｌｏｂａｌＣｌｉｍａｔｅＭｏｄｅｌ，ＧＣＭ）选择、降尺度技术处理、以
及水文模型模拟等过程的不确定性影响。
相关研究案例有：Ｒａｊｅ等 ［１７］ 针对印度的 Ｈｉｒａｋｕｄ水库，根据三种温室气体排放情景下的 ＧＣＭ 预
测结果，利用统计降尺度方法和流域水文模型，预测得到未来径流，进而分析气候变化对水库灌溉、
发电、防洪的影响，并利用随机动态规划法提出了缓解气候变化影响的水库自适应调度策略；Ｓｔｅｉｎ

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